Развертывание Алгоритмов Прогнозного Обслуживания

Внедрение и развертывание алгоритмов мониторинга состояния и прогнозирования технического обслуживания

Развертывание или интегрирование прогнозирующего алгоритма обслуживания обычно являются заключительным этапом рабочего процесса разработки алгоритмов. Как вы в конечном счете развертываетесь, алгоритм может также быть фактором в более ранних стадиях проекта алгоритма. MathWorks® продукты поддерживают несколько фаз процесса для разработки, развертывания и процесса валидации для алгоритмов прогнозирующего обслуживания.

Функции

развернуть все

codegenСгенерируйте код C/C++ из кода MATLAB
mccСкомпилируйте функции MATLAB для развертывания
saveRULModelForCoderСохраните модель RUL для использования в генерации кода
loadRULModelForCoderЗагрузите и восстановите модель RUL из файла для использования в генерации кода
readStateПолучите состояние модели RUL ухудшения для использования во времени выполнения
restoreStateВосстановите состояние модели RUL ухудшения во времени выполнения

Темы

Основы развертывания

Развертывание Алгоритмов Прогнозного Обслуживания

Изучите фазы развертывания и реализации вашего алгоритма прогнозирующего обслуживания.

Разверните алгоритмы прогнозирования RUL

Сгенерируйте код для предсказания остающегося срока полезного использования

Разверните алгоритм для предсказания остающегося срока полезного использования (RUL). Такая генерация кода полезна, когда вы обучили модель RUL и готовы развернуть алгоритм прогнозирования для другой среды.

Сгенерируйте Код который Консервы состояние Модели RUL для Системного Перезапуска

Сгенерируйте код, который сохраняет состояние модели RUL, когда алгоритм прогнозирования остановлен и перезапущен.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте